MATLAB
实现基于小波时频图与
Swin Transformer
的轴承故障诊断方法的详细项目实例
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随着现代工业设备的运转，机械故障成为了生产中常见且严重的问题，尤其是轴承等关键零部件的损坏，可能导致设备停机、生产效率降低、甚至引发更大范围的故障和损失。因此，轴承故障的早期诊断和预测维护变得尤为重要。传统的轴承故障诊断方法大多依赖于振动信号的分析，且方法相对单一，存在识别准确率低和适应性差的问题。为了提高故障诊断的精度与效率，近年来，基于信号处理与机器学习的方法逐渐得到广泛应用。
小波变换是一种强有力的时频分析工具，能够有效地从时域和频域两个角度提取信号的特征，尤其适用于非平稳信号的处理。小波时频图是一种将信号在时间和频率上同时展现的方式，通过这种方式可以全面地提取信号的时间和频率特征，有助于更好地进行故障诊断。
另一方面，Swin Transformer作为一种新的图像处理和视觉模型，凭借其良好的局部性建模能力和全局注意力机制，在图像分类、目标检测等任务中取得了显著 ...